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python由已知數組快速生成新數組的方法

瀏覽:4日期:2022-07-30 16:59:40

需求描述

在利用numpy進行數據分析時,常有的一個需求是:根據已知的數組生成新數組。這個問題又可以分為兩類:

根據篩選條件生成子數組; 根據變換條件生成新數組(新數組shape與原數組相同)

下面簡單總結.

生成子數組

情況1

已知數組a,以及若干篩選條件conds,要求從數組a中生成一個子數組b。

解決辦法:b=a[conds]。比如b=a[a>0],b=a[(a>=1)|(a<=-2)], b=a[(a>=1)&(a<=3)]

實例:如下

# 實例1.1:已知數組a,要求找出所有a>0的元素,然后生成一個新數組。a = np.arange(-5,5,1)print(’原數組a:’,a)b = a[a>0]print(’實例1結果:’,b)# 實例1.2:已知數組a,要求找出所有a>=1或a<=-2的元素,然后生成一個新數組。b = a[(a>=1) | (a<=-2)]print(’實例2結果:’,b)# 實例1.3:已知數組a,要求找出所有a>=1并且a<=3的元素,然后生成一個新數組。b = a[(a>=1) & (a<=3)]print(’實例3結果:’,b)

運行結果:

原數組a: [-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4]實例1結果: [1 2 3 4]實例2結果: [-5 -4 -3 -2 1 2 3 4]實例3結果: [1 2 3]

情況2

已知數組a和數組b(shape相同),以及對數組a的篩選條件conds_a。要求從數組b中生成一個子數組c,其中的元素id,與滿足篩選條件的數組a的元素id一一對應。

解決辦法:

c = b[conds_a],比如c = b[(a>=1) & (a<=3)]

實例:如下

a = np.arange(-5,5,1)b = np.arange(-50,50,10)print(’數組a:’,a)print(’數組b:’,b)c = b[(a>=1) & (a<=3)]print(’新數組c:’, c)

運行結果:

數組a: [-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4]數組b: [-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40]新數組c: [10 20 30]

變換成新數組

已知數組a,以及若干變換條件conds,要求生成一個新數組b(與原數組shape相同)。解決辦法:

方法1:np.where(where(condition, [x, y]))使用場景:當變換條件只有兩個以下時,比如實例2.1。該方法等價于:if condition x else y

方法2: np.select(condlist, choicelist, default=0)使用場景:當變換條件有任意多個時,比如實例2.2。該方法等價于:

if condlist[0]: choicelist[0]elif condilist[1]: choicelist[1]...else: default

方法3:np.piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)

使用場景:同方法2,只不過變換條件較復雜,無法直接寫出,要用函數來表示。實例:如下

# 實例2.1:已知數組a,要求對所有a<0的元素取絕對值,對其他元素設為0,然后生成一個新數組a = np.arange(-5,5,1)print(a)b = np.where(a<0, abs(a),0)print(’實例2.1結果:’,b)# 實例2.2:已知數組a,要求對所有a<0的元素取絕對值,對a=0的元素+100,對a>0的元素平方,然后生成一個新數組b = np.select([a<0, a==0, a>0], [abs(a), a+100, a**2])print(’實例2.2結果:’,b)

運行結果:

[-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4]實例2.1結果: [5 4 3 2 1 0 0 0 0 0]實例2.2結果: [5 4 3 2 1 100 1 4 916]

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